De Cognitieve Boete: Het Uitschakelen van Systeem 1- en Systeem 2-redenering in Edge-Native SLM's voor Gedecentraliseerde Consensus
The Cognitive Penalty: Ablating System 1 and System 2 Reasoning in Edge-Native SLMs for Decentralized Consensus
April 18, 2026
Auteurs: Syed Muhammad Aqdas Rizvi
cs.AI
Samenvatting
Gedecentraliseerde Autonome Organisaties (DAO's) neigen ernaar om Kleine Taalmodellen (KTM's) te verkennen als edge-native constitutionele firewalls om voorstellen te screenen en semantische sociale manipulatie te mitigeren. Hoewel het opschalen van inference-rekenkracht (Systeem 2) de formele logica verbetert, blijft de effectiviteit ervan in sterk adversariële, cryptoeconomische bestuursomgevingen onderbelicht. Om dit aan te pakken, introduceren wij Sentinel-Bench, een empirisch framework van 840 inferenties dat een strikte intra-model ablatie uitvoert op Qwen-3.5-9B. Door latente redenering in- en uit te schakelen over bevroren gewichten, isoleren wij de impact van inference-rekenkracht tegen een adversariële Optimism DAO-dataset. Onze bevindingen onthullen een ernstige omkering van rekenkracht en nauwkeurigheid. De autoregressieve baseline (Systeem 1) behaalde 100% adversariële robuustheid, 100% juridische consistentie en staatfinaliteit in minder dan 13 seconden. Daarentegen introduceerde Systeem 2-redenering catastrofale instabiliteit, fundamenteel gedreven door een percentage van 26,7% Reasoning Non-Convergence (cognitieve ineenstorting). Deze ineenstorting degradeerde de consensusstabiliteit van trial-to-trial naar 72,6% en legde een latentie-overhead van 17x op, wat kritieke kwetsbaarheden introduceerde voor Governance Extractable Value (GEV) en hardware-centralisatie. Hoewel zeldzaam (1,5% van de adversariële trials), hebben wij empirisch "Reasoning-Induced Sycophancy" vastgelegd, waarbij het model aanzienlijk langere interne monologen genereerde (gemiddeld 25.750 karakters) om te rationaliseren dat het in de adversariële val trapte. Wij concluderen dat voor edge-native KTM's die opereren onder Byzantine Fault Tolerance (BFT)-beperkingen, de geparametriseerde intuïtie van Systeem 1 structureel en economisch superieur is aan de iteratieve beraadslaging van Systeem 2 voor gedecentraliseerde consensus.
Code en Dataset: https://github.com/smarizvi110/sentinel-bench
English
Decentralized Autonomous Organizations (DAOs) are inclined explore Small Language Models (SLMs) as edge-native constitutional firewalls to vet proposals and mitigate semantic social engineering. While scaling inference-time compute (System 2) enhances formal logic, its efficacy in highly adversarial, cryptoeconomic governance environments remains underexplored. To address this, we introduce Sentinel-Bench, an 840-inference empirical framework executing a strict intra-model ablation on Qwen-3.5-9B. By toggling latent reasoning across frozen weights, we isolate the impact of inference-time compute against an adversarial Optimism DAO dataset. Our findings reveal a severe compute-accuracy inversion. The autoregressive baseline (System 1) achieved 100% adversarial robustness, 100% juridical consistency, and state finality in under 13 seconds. Conversely, System 2 reasoning introduced catastrophic instability, fundamentally driven by a 26.7% Reasoning Non-Convergence (cognitive collapse) rate. This collapse degraded trial-to-trial consensus stability to 72.6% and imposed a 17x latency overhead, introducing critical vulnerabilities to Governance Extractable Value (GEV) and hardware centralization. While rare (1.5% of adversarial trials), we empirically captured "Reasoning-Induced Sycophancy," where the model generated significantly longer internal monologues (averaging 25,750 characters) to rationalize failing the adversarial trap. We conclude that for edge-native SLMs operating under Byzantine Fault Tolerance (BFT) constraints, System 1 parameterized intuition is structurally and economically superior to System 2 iterative deliberation for decentralized consensus.
Code and Dataset: https://github.com/smarizvi110/sentinel-bench